【摘 要】
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违约是债券市场趋于成熟的必然产物,违约风险的大小可以作为衡量市场违约状况和信用风险的客观标尺,对债券市场各方参与者均具有重要参考意义.在国外成熟的债券市场中,已发展形成较为完备的违约风险度量体系,被市场各方广泛参考使用.我国债券市场起步晚,目前处于发展壮大时期,债券违约风险度量在国内逐渐受到了投资者、企业家及市场监管方等市场各方的高度重视.KMV模型以BSM期权定价理论为主导思想,可通过市场交易数
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违约是债券市场趋于成熟的必然产物,违约风险的大小可以作为衡量市场违约状况和信用风险的客观标尺,对债券市场各方参与者均具有重要参考意义.在国外成熟的债券市场中,已发展形成较为完备的违约风险度量体系,被市场各方广泛参考使用.我国债券市场起步晚,目前处于发展壮大时期,债券违约风险度量在国内逐渐受到了投资者、企业家及市场监管方等市场各方的高度重视.KMV模型以BSM期权定价理论为主导思想,可通过市场交易数据实时获得最新预期违约概率.因该模型具备理论基础性强、分析全面、可实时定量分析、应用范围广等优点,在我国债券市场违约风险度量体系中被广泛应用.本文旨在利用KMV模型度量我国债券违约风险,并探索运用遗传算法与非线性期望予以优化改进,以期得到更好的效果.文章一共分为五部分:第一部分为绪论.主要研究我国债券市场发展及违约历程,查阅国内外关于研究信用债券风险的相关文献,阐述风险度量模型体系发展历程.第二部分为理论概述.详细介绍了KMV模型理论、遗传算法理论以及非线性期望相关理论,为后期实证分析及风险度量模型探索创新提供理论支撑.第三部分为KMV模型的建模过程及实证分析.样本以发生债券违约的上市公司为违约组,其相当规模正常运行公司为对照组,依据我国债券市场行情对KMV模型参数予以调整,实证结果与之前学者研究分析结果大致相当.但KMV模型是由KMV公司依据美国金融市场设计提出的,并未考虑到我国债券市场的实际特殊性,为提升模型的实效性,本文旨在对KMV模型加以改进,综合考量我国债券市场特殊情况,以期寻求更好的度量模型.第四部分为改进KMV模型实证分析.在原始KMV模型中,KMV公司通过对美国债券市场大量历史违约数据进行统计分析,最终确定违约点公式为:DP=DS+0.5DL,其中,DS和DL分别表示企业的短期和长期债务.本文试图通过遗传算法重新定义违约点,利用我国债券市场数据计算得出我国债券市场特有的违约点,但因为我国债券市场起步晚发展时间短且债券样本少,所以采用ST公司代替违约债券样本,并选取相当规模正常运行的上市公司作为对照样本,利用遗传算法确定出我国金融市场最优违约点,DP=4.3Ds+1.7DL.新违约点下的KMV模型在预测公司是否被ST的实证效果理想.将改进后重新定义的违约点用于KMV模型,并将实证结果与原始KMV模型结果对比分析,得出基于遗传算法改进的KMV模型准确率有所提升,但因使用ST公司样本替代债券数据,效果仍有些不足.另外考虑到KMV模型是基于BSM期权定价模型推导而来,而BSM模型是在完备市场条件下成立,无法描述市场的不确定性,为此本文再次试图提出基于不确定市场下KMV模型的进一步改进.利用非线性期望相关理论推出不确定市场下欧式期权定价公式,引入模糊系数k将完备市场下线性测度拓展到一族具有不确定性的概率族上,并由此推出基于非线性期望改进的KMV模型.对于不同行业寻找合适的k值使得违约组违约距离低于对照组平均值,根据实证结果可知,大部分公司在k大于等于0.1时便表现出违约组违约距离变小而对照组违约距离相对稳定或急剧变大而后稳定变小,不同行业不同公司对应的k值变化趋势有所不同,但都体现了引入k值的有效性.由此也证实了市场具有不确定性,不同行业不同公司的不确定性也有所不同,更有力的证明基于非线性期望改进的KMV模型的有效性及优越性.最后总结本文所做工作与所得结论,基于改进后的KMV模型给债券市场风险度量体系一些建议,为以后债券违约风险度量提供参考模板,并指出模型不足及未来如何进一步完善债券违约风险度量机制的方向.展望债券市场前景并给债券市场各方参与者一些建议.
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